病毒进化遗传算法在动态路径规划中的运用研究

针对车辆导航的动态最优路径问题,设计一种病毒进化遗传算法,提出相应的编码方案和适应度的计算。通过运用改进A*最短路径算法解决遗传算法中初始种群的产生,同时在遗传算法中增加病毒感染操作,在同一代群体中进行横向传播进化信息。该算法不仅能够较快求出最优路径,而且对路网没有任何的约束条件,同时对离散和连续的动态网络模型有效。最后给出病毒进化遗传算法的试验仿真结果。     

改进遗传算法在车辆路径问题中的应用

建立了车辆路径问题的数学模型.为了提高遗传算法的搜索速率,避免种群出现“早熟”现象,对适应度函数采用动态线性标定方式,改进交叉算子,采用大变异操作,设计出了求解车辆路径问题的改进遗传算法并给出了具体的计算步骤.应用该遗传算法进行了实例计算,取得了比较满意的结果.计算结果表明,该遗传算法在计算性能上优于参考文献中设计的遗传算法.同时也表明,对遗传算法的改进策略不仅简单而且对求解VRP问题是有效的.      

多目标低碳车辆路径优化模型及求解算法

为有效降低物流配送过程产生的能耗和碳排放,控制配送成本,以传统带时间窗车辆路径问题为基础,研究低碳条件下的车辆路径问题.通过三角概率分布在合理速度区间内对车辆速度进行估算,综合考虑车辆行驶速度、载重量及运行里程构建碳排放计算模型,建立以系统总成本最低、车辆周转时间最小的多目标低碳车辆路径优化模型.将新兴多因子优化算法中协同进化和信息交互的思想应用于NSGA-II算法,提出增强型NSGA-II算法.算例结果表明,多目标优化模型可以更好地兼顾不同物流配送参与者的利益,更符合实际决策过程,所提出的ENSGA-II算法在经济成本上平均节省超过3%,在车辆周转时间上平均改进达到5.02%,表现出较好的求解性能.      

一种多车场车辆路径问题的单亲遗传算法

提出了一种单亲遗传算法来求解多车场车辆路径问题（MDVRP）。在该算法中，对每个服务点按照其距离各个车场的远近归类到各个车场之中，通过构造染色体表达式，采用基因重组以及变异算子来进行常规遗传操作。在进化的同时，采用局部调整，使服务点在一定的范围内的不同车场中调换，保证其种群多样性，从而避免局部收敛，达到全局最优的效果。实验表明，本算法能有效解决一定规模的多车场车辆路径问题。     

求解Logit随机网络配流问题的改进Dial算法

分析了用Dial算法求解城市交通网络随机配流问题产生错误的根本原因,并根据路径费用信息重新定义有效路径;在此基础上,提出了利用路段费用信息判定有效路径的必要条件,并结合网络拓扑排序方法,提出了改进的Dial算法;最后,采用北京市轨道交通网络的基础数据,对2种算法进行了比较.结果表明:改进的Dial算法不仅保留了原算法的优越性,而且避免了结果出现异常,其计算效果明显优于原算法.     

基于蚁群算法求解物流订单派送问题

针对物流信息平台中的订单派送问题,研究了订单派送的单向性和路径最优特性,构建了路径选择模型,对费用最少和时间最短的双目标优化函数进行了分析,将基本蚁群算法进行了改进。通过对局部信息素进行外界人为的干扰,从而影响整个网络选择,使得路径选择全局最优,解决了基本算法在求解最短路径中计算时间长的问题。模拟结果表明,计算速度提高了30%。     

插电式混合动力汽车等效燃油消耗最小能量管理策略研究

对某插电式混合动力汽车电量保持(CS)阶段的能量管理策略进行了设计和优化研究。首先基于等效燃油消耗最小策略(ECMS)设计了汽车的能量管理策略,然后针对传统遗传算法(SGA)在运行过程中存在的收敛速度慢、种群进化动力不足问题进行了算法改进,并使用改进的遗传算法(IGA)优化燃油等效因子。硬件在环仿真试验结果表明:在电量保持阶段电池荷电状态允许的偏差内,该方法可以获得更高的燃油经济性。     

基于无人机航路规划问题的蚁群算法综述

蚁群算法是一种源于生物界的模拟进化算法,是解决优化问题最有效的算法之一。航路规划作为无人机控制研究的重要环节之一,文章以无人机航路规划问题为基础,集中讨论了对航路点的选取、路径点的信息素更新、与其他算法相结合的改进蚁群算法。     

基于安全场改进RRT*算法的智能汽车路径规划方法

快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree, RRT)算法是智能汽车路径规划的常用方法,但传统RRT和RRT~*算法存在路径抖动大、易陷入局部区域和计算效率低等缺点。针对这些问题,本文中结合实车数据提出了一种基于安全场改进RRT~*算法的智能汽车路径规划方法。首先,建立了基于安全距离模型的安全场,通过驾驶数据采集试验对模型关键参数进行了提取;在此基础上,提出了具备安全场引导和角度约束等策略的改进RRT~*算法;最后,通过仿真对算法进行了验证。结果表明,本文提出的路径规划方法能计算出满足车辆轨迹曲率约束的有效路径,同时具有较快的搜索速度和更高的成功率。     

基于信号灯配时的动态路径诱导模型

针对城市交通流量变化产生的问题,在交叉口信号灯配时方案改进的基础上建立了动态路径诱导的双层优化模型,上层模型以行驶时间为目标函数,下层模型以总交叉口延误最小为目标函数。利用改进蚁群算法来求解优化模型,从而获得多准最优路径。以实际交叉口为例,将信号灯配时改进前、后的模型计算结果进行比较。结果表明:应用信号灯配时改进后的模型获得的路径更省时,交叉口等待通行时间更短。